[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

[23]. Tasniflash jarayoni qanday?
Tasniflash jarayoni - bu ob'ektga uning xususiyatlari yoki xususiyatlaridan kelib chiqqan holda sinf belgisini belgilash usuli. Bu naqshni aniqlash va mashinani o'rganishda asosiy vazifa bo'lib, tasvirni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va hissiyotlarni tahlil qilish kabi keng ko'lamli dasturlarda qo'llaniladi. Tasniflash jarayoni odatda quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:
Ma'lumotlarni to'plash va tayyorlash: Klassifikatorni o'rgatish uchun ishlatiladigan etiketli ma'lumotlarni to'plang va tayyorlang. Bu ma'lumotlar klassifikator tasniflash uchun foydalaniladigan ob'ektlar va sinflarning vakili bo'lishi kerak. Xususiyatlarni ajratib olish: Klassifikatorni o'rgatish uchun foydalaniladigan ob'ektlardan tegishli xususiyatlar yoki xususiyatlarni ajratib oling. Bu xususiyatlar ob'ektlarning turli sinflarini ajrata olishi kerak.Model o'rgatish: Belgilangan ma'lumotlar va ajratilgan xususiyatlardan foydalangan holda klassifikatorni o'rgating. Bu qadam xususiyatlar va sinf yorliqlari o'rtasidagi munosabatni o'rganish uchun mashinani o'rganish algoritmidan foydalanishni o'z ichiga oladi.Model baholash: Ta'lim jarayonida foydalanilmaydigan alohida ma'lumotlar to'plami (sinov ma'lumotlari) yordamida tasniflagichning ishlashini baholang. Ushbu qadam klassifikatorning aniqligi va mustahkamligini o'lchash uchun ishlatiladi.Modelni joylashtirish: Yangi, ko'rinmaydigan ob'ektlarni tasniflash uchun o'qitilgan klassifikatorni joylashtiring. Bu bosqich klassifikatordan yangi ob'ektlarning xususiyatlariga qarab sinf belgilarini bashorat qilish uchun foydalanishni o'z ichiga oladi.
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, tasniflash jarayoni ob'ektga uning xususiyatlari yoki xususiyatlariga qarab sinf belgisini belgilash usulidir. U odatda quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi: Ma'lumotlarni yig'ish va tayyorlash, Xususiyatlarni ajratib olish, Modelni o'qitish, Modelni baholash va Modelni joylashtirish.


[24]. Qanday tanib olish algoritmlarini bilasiz?
Naqshlarni aniqlash va mashinani o'rganishda ishlatiladigan juda ko'p turli xil tanib olish algoritmlari mavjud, ulardan ba'zilari eng mashhur va keng qo'llaniladi:
K-Yaqin qo'shnilar (KNN): Bu oddiy va intuitiv algoritm bo'lib, u o'quv ma'lumotlaridagi boshqa ob'ektlarga o'xshashligi asosida ob'ektni tasniflaydi. Qaror daraxtlari: Bu algoritm qarorlar va ularning mumkin bo'lgan oqibatlarini ifodalash uchun daraxtga o'xshash tuzilma yaratadi. Qaror daraxtlari ham tasniflash, ham regressiya vazifalari uchun ishlatilishi mumkin. Vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash (SVM): Bu algoritm ma'lumotlarni turli sinflarga eng yaxshi ajratadigan giperplanni topadi. Bu, ayniqsa, ko'p funksiyali yoki ko'p sonli namunalarga ega ma'lumotlar to'plamlari uchun foydalidir. Naive Bayes: Bu Bayes teoremasi asosida tasniflarni amalga oshiradigan ehtimolli algoritm. U, ayniqsa, matnlarni tasniflash va tabiiy tilni qayta ishlash vazifalari uchun juda mos keladi. Neyron tarmoqlar: Bu inson miyasining ishlash usulidan ilhomlangan algoritmlar to‘plami bo‘lib, u oldinga uzatiladigan neyron tarmoqlari, konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) va takroriy neyron tarmoqlarini o‘z ichiga oladi. Neyron tarmoqlari (RNN) Tasodifiy oʻrmon: Bu algoritm qarorlar daraxtlari ansamblini yaratadi, bu yaxshi darajadagi mustahkamlikka ega boʻlgan juda aniq algoritm hisoblanadi. Gradientni kuchaytirish: Bu algoritm zaif oʻquvchilar ansamblini yaratuvchi ansambl usulidir, u tasniflash va regressiya vazifalari uchun ham foydalanish mumkin.K-Means Clustering: Bu nazoratsiz oʻrganish algoritmi boʻlib, klaster markazlarini topish orqali oʻxshash obʼyektlarni birlashtiradi.Ierarxik klasterlash: Bu oʻxshash maʼlumotlar obyektlarini klasterlar deb ataladigan guruhlarga guruhlash uchun foydalaniladigan usul. U har bir klaster kichikroq klasterlarga bo'lingan klasterlar ierarxiyasini quradi. Bu mavjud bo'lgan ko'plab tanib olish algoritmlarining bir nechta misollari. Algoritmni tanlash vazifaning o'ziga xos talablariga va ma'lumotlarning xususiyatlariga bog'liq bo'ladi.